Por Nassira Abbas , Charles Cohen , Dirk Jan Grolleman , Benjamin Mosk
La inteligencia artificial puede hacer que los mercados sean más eficientes (y más volátiles). El comercio impulsado por IA podría conducir a mercados más rápidos y eficientes, pero también a mayores volúmenes de comercio y mayor volatilidad en tiempos de estrés.
¿Más eficientes o más volátiles? La adopción de las últimas versiones de inteligencia artificial por parte de los mercados financieros puede mejorar la gestión de riesgos y aumentar la liquidez, pero también podría volverlos opacos, más difíciles de monitorear y más vulnerables a los ciberataques y los riesgos de manipulación.
El nuevo Informe sobre la estabilidad financiera mundial analiza nuevos datos de mercado para entender hacia dónde podría llevarnos esta tecnología. El personal técnico del FMI realizó una amplia labor de divulgación entre diversas partes interesadas (desde inversores hasta proveedores de tecnología y reguladores del mercado) para mostrar cómo las instituciones financieras están aprovechando los avances de la inteligencia artificial para las actividades del mercado de capitales y el posible impacto de su adopción.
Los fondos de cobertura, los bancos de inversión y otros han estado utilizando estrategias de negociación cuantitativa durante décadas. Los algoritmos de negociación automatizados han ayudado a los mercados a moverse más rápido y a digerir grandes transacciones de manera más eficiente en las principales clases de activos, como las acciones estadounidenses. Pero también han contribuido a los eventos de “caídas repentinas” cuando los precios del mercado han oscilado violentamente en períodos muy cortos de tiempo (como en mayo de 2010, cuando los precios de las acciones estadounidenses se desplomaron para luego rebotar minutos después) y existen temores de que puedan desestabilizar los mercados en tiempos de estrés e incertidumbre severos.
La inteligencia artificial, gracias a su capacidad de procesar casi instantáneamente grandes cantidades de datos e incluso textos para que los utilicen los operadores, está preparada para llevar este tipo de cambios a otro nivel. Sin embargo, si bien la IA generativa y otros avances recientes están atrayendo la atención tanto de la prensa popular como de los mercados financieros, hoy en día los inversores reales solo los utilizan de manera limitada. Entonces, si solo estamos al comienzo de una transformación liderada por la IA, ¿hacia dónde podríamos dirigirnos?
Las solicitudes de patentes son una buena forma de entender esto, dado que a menudo transcurre un largo tiempo entre la presentación de las solicitudes y la tecnología lista para producción. Desde que comenzaron a aparecer los grandes modelos de lenguaje, o LLM, en 2017, la proporción de contenido de IA en las solicitudes de patentes relacionadas con el comercio algorítmico ha aumentado del 19 por ciento en 2017 a más del 50 por ciento cada año desde 2020, lo que sugiere que se avecina una ola de innovación en esta área.
Estas nuevas innovaciones probablemente aumentarán la capacidad de la IA para reequilibrar rápidamente las carteras de inversión, lo que a su vez conducirá a mayores volúmenes de negociación. Los participantes del mercado que encuestamos coinciden en que se espera que las transacciones de alta frecuencia impulsadas por IA se vuelvan más frecuentes, en particular en clases de activos líquidos como acciones, bonos gubernamentales y derivados cotizados. Prevén una mayor integración de la IA sofisticada en las decisiones de inversión y negociación dentro de tres a cinco años, aunque se espera que persista un enfoque de «humano en el circuito», especialmente para las grandes decisiones de asignación de capital.
La evidencia de estos cambios ya se está viendo en el mercado de fondos cotizados en bolsa. Aunque actualmente son pequeños, los ETF impulsados por IA muestran una rotación significativamente mayor en comparación con otros ETF. Mientras que un ETF de renta variable de gestión activa típico rota sus tenencias mucho menos de una vez al año, los ETF impulsados por IA lo hacen aproximadamente una vez al mes. Si se generalizan, estas estrategias pueden significar en el futuro mercados más profundos y líquidos, lo que es bueno para los inversores. Pero también podrían contribuir a la inestabilidad del mercado: varios ETF impulsados por IA vieron una mayor rotación durante la turbulencia del mercado de marzo de 2020, lo que sugiere la posibilidad de un aumento de las ventas en masa en tiempos de estrés.
Los precios pueden reaccionar mucho más rápidamente en un mercado impulsado por la IA. Los inversores mencionaron la publicación de las complejas y extensas actas de las reuniones de la Reserva Federal como un ejemplo de que la IA podría proporcionar una señal comercial más rápido que cualquier operador humano, y esto puede estar sucediendo ya. Desde 2017 y la introducción de las LLM, el movimiento de los precios de las acciones estadounidenses 15 segundos después de la publicación de las actas de la Reserva Federal parece ser más consistente en la dirección del movimiento más duradero observado después de 15 minutos, en contraste con los movimientos aparentemente no correlacionados en el período anterior a la LLM.
¿Quién podrá aprovechar estas nuevas tecnologías? La IA podría llevar a una mayor migración de la inversión hacia los fondos de cobertura, las firmas de operaciones por cuenta propia y otros intermediarios financieros no bancarios, lo que haría que los mercados fueran menos transparentes y más difíciles de monitorear. Los no bancos tienen una ventaja estructural en la adopción de la IA: por lo general son más ágiles y están sujetos a menos restricciones regulatorias que los grandes bancos comerciales y de inversión, que a menudo deben lidiar con infraestructuras heredadas y pueden estar sujetos a requisitos más estrictos, incluida la garantía de la explicabilidad de modelos complejos de IA.
Recomendaciones de políticas
¿Cómo deben prepararse los reguladores y supervisores para este nuevo mundo? En un mercado que reacciona con mayor rapidez y en el que las entidades no bancarias pueden seguir cobrando importancia, se deben mejorar diversos aspectos de la regulación y la supervisión en áreas relacionadas con la IA.
Las autoridades del sector financiero y los centros de negociación deberían determinar si necesitan diseñar nuevos mecanismos de respuesta a la volatilidad ( o modificar los existentes de manera adecuada ) para responder a los eventos de “caída repentina” que puedan originarse en las operaciones impulsadas por la IA. Estos incluyen requisitos de margen, disyuntores y la resiliencia de las contrapartes centrales.
De manera similar, las autoridades del sector financiero deberían seguir fortaleciendo la supervisión y regulación de los intermediarios financieros no bancarios exigiéndoles que se identifiquen y divulguen información relevante para la IA, así como exigiendo a las instituciones financieras que mapeen periódicamente las interdependencias entre los datos, los modelos y la infraestructura tecnológica que respalda los modelos de IA.
Un seguimiento y una supervisión estrechos de este mercado que cambia rápidamente sientan las bases para una respuesta regulatoria oportuna y equilibrada que pueda permitir a los participantes del sector financiero beneficiarse de la IA y, al mismo tiempo, mitigar sus riesgos.
—Este blog se basa en el Capítulo 3 del Informe de estabilidad financiera mundial de octubre de 2024, “ Avances en inteligencia artificial: implicaciones para las actividades del mercado de capitales ” .